内容摘要：本文运用面板VAR模型，基于1995-2012年的面板数据，分析了环渤海地区城镇化水平与能源消耗量之间的动态关系。结果表明，城镇化水平和能源消耗量均是一阶单整序列，且存在长期的均衡协整关系。城镇化水平对能源消耗量有显著的正向效应，并且影响程度随着时间是逐渐增强的；而能源消耗量对城镇化水平的影响存在明显的时间差异，且两者均不显著。城镇化水平对能源消耗量产生持续显著的冲击效应；但能源消耗量对城镇化水平冲击效应不明显。城镇化水平和能源消耗量水平的波动均主要来自于自身。本文并在实证研究的基础上，提出了环渤海地区推进城镇化进程的政策建议，以期对今后的相关研究有所助益。

　　关键词：环渤海地区 城镇化 能源消耗量 面板VAR模型

　　引言

　　随着我国经济的飞速发展，能源消耗量已经成为人们十分关注的问题。根据现有的研究，我国的能源消耗变动受到宏观经济水平、收入因素、人口因素、产业结构、居民消费结构、工业化和市场化程度等众多因素的影响，同样城市化水平也是影响我国能源消耗量的重要因素。

　　改革开放以来，我国城镇化水平发展迅速，国家统计局数据显示，截止2011年末，我国的城市人口数量首次超过农村，城镇人口已经从1978的17.92%上升到了51.27%。根据诺瑟姆曲线规律，当城镇化水平在30%-70%之间时，表明此国家进入了城镇化和现代化的高速发展时期，人均耗能和能源强度会快速上升。2010年，我国首次超过美国，成为世界上最大的能源消耗国，能源消耗量占到全球消耗量的五分之一。同时，城镇化进程一方面伴随着工业化水平的发展和城市建设投资的增加，大规模的城市基础设施建设和城市住房建设必然会增加能源的消费量，另一方面，城镇化提高了公共基础设施的使用效率，这又会降低能源消耗量，这两种不同方向的影响使城镇化和能源消费之间的关系变得很复杂，因此研究城镇化与能源消费的内在依存关系，有助于保障能源安全和城镇化进程的稳步增长，对制定合理的能源政策，实现经济增长具有重要意义。

　　随着我国城镇化的快速发展，城镇化与能源消耗量之间的关系受到学者们的广泛关注。Poumanyvong，P.，Kaneko，S（2010）采用STIRPAT模型研究1975-2005年间99个国家不同发展阶段，城镇化对能源利用的影响，结果显示城镇化对低收入组国家人均能源消费有负向作用，对中等收入组和高收入组国家人均能源消费的影响是正向的。Dai，D.，Liu，H.（2011）利用STIRPAT模型研究了我国29个省份的城镇化、能源利用、二氧化碳排放量之间的关系，结果显示在1995-2009年间，城镇化对二氧化碳排放量具有明显的正向作用。郑云鹤（2006）构建了回归模型，并分析了我国能源消费水平与城市化、工业化以及市场化之间的关系，研究表明，当前的城市化和工业化进程加快会促使能源消耗量的增加，而市场化进程的提高会引起能源消耗量的降低。刘耀彬（2007）运用格兰杰因果检验和协整检验的方法实证分析了城市化与能源消耗之间的动态关系，并使用因素分解模型定量计算出城市化程度对我国能源消耗变动水平的贡献程度，研究发现我国城市化和能源消耗量之间存在单向的格兰杰因果关联关系，并且两者之间存在长期均衡的协整关系，当前我国城市化进程对能源消耗量的贡献程度较低，并且呈现逐年下降的趋势。毕军贤（2008）、许冬兰，李琰（2010）等分别对中部县域、山东省的城市化与能源消耗量之间的动态关系进行研究，得出了类似的研究结论。

　　综上所述，现有绝大多数文献都采用静态的研究方法分析城镇化水平与能源消耗量的单方面关系，同时，我国幅员辽阔，不同区域资源禀赋、产业结构有差异，经济发展也存在不平衡性，各地区的城镇化水平也不同，各地区的城镇化水平和能源消费之间的关系可能并不遵从同一规律。环渤海地区是我国重要的经济区域，也是能源消耗的主要区域，与此同时，环渤海地区的城市化水平也是一直处于我国的前列。研究环渤海地区的城镇化水平与能源消耗之间的关系，不仅对于把握环渤海地区能源战略方向、保证环渤海地区经济健康持续发展具有重要现实意义，而且对于更好地理解把握我国的整体情况也有着重要的意义。因此，本文把视角具体到地区层面，以环渤海地区省市为例分析城镇化水平与能源消耗量之间的动态关系，更具有微观基础，运用面板向量自回归模型（Panel Vector Autoregression Model，PVAR模型），基于1995-2012年的面板数据，分析两者之间的动态关系，以期为城镇化进程中能源消耗平衡政策制定提供参考依据。

　　样本选取

　　（一）环渤海地区概况

　　环渤海地区是以京津冀为核心、以辽东半岛和山东半岛为两翼的环渤海经济区域，主要包括了北京市、天津市、河北省、辽宁省和山东省，也就是三省两市的“3+2”经济区域。面积为51.8万平方公里；人口2.3亿，占全国17.5%；地区生产总值达到3.8万亿元，占全国28.2%。

　　（二）数据来源

　　本文选取1995-2012年环渤海地区北京市、天津市、河北省、辽宁省和山东省等5个省市的数据实证分析城镇化水平与能源消耗量之间的相互影响关系。城镇化水平和能源消耗量的相关数据均来自各省市历年的统计年鉴。其中，城镇化水平用市人口和镇人口占全部人口的百分比来表示，用来反映人口向城市聚集的过程和聚集程度；能源消耗量是指各省市每一年度能源的消耗总量，包括市区能源消耗量和县域能源消耗量。为了消除各变量的异方差性和数据的剧烈波动性，便于变量之间的长短期分析，本文对相关数据取对数，分别以和表示城镇化水平和能源消耗量的自然对数值。

　　模型构建

　　面板数据向量自回归模型（即面板VAR模型）的研究最早始于Chamberlain（1983），后经过Pesaran & Smith（1995）、McCoskey & Kao（1998）、Joakim（2005）等学者的不断发展，现已经成为一个比较成熟的模型。面板VAR模型综合了面板数据模型和向量自回归模型的优点，能够把变量和处理成内生变量，能够真实地反映变量之间的动态关系。在分析过程中，根据广义矩陈估计系数的t统计值和脉冲响应函数的收敛情况，本文选择使用滞后2阶的面板VAR模型，模型定义如下：

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